1、银行业数据应用解决方案构建银行数据生产力，全面释放数据价值行业领先的企业级BI能力建设打造银行业数据应用最佳状态头部股份行、城商行典型案例数字经济时代下，新型数字金融基于技术和数据要素，改变银行业发展轨迹目标到2025年，银行业数字化转型取得明显成效基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践，数字化金融产品和服务方式广泛普及；数字化经营管理体系基本建成，数据治理更加健全，数据安全和风险管理水平全面提升。数字化趋势数字化建设目标配套能力建设战略规划和组织流程建设数据能力建设业务经营管理数字化科技能力建设数字化成普遍共识超过9成的银行家积极推进金融科技数字化数据驱动业务是核心数据驱动业务成为共识，

2、关注大数据技术、数据治理、数据能力建设构建数据资产管理体系政策导向，以金融数据要素应用为基础，构建覆盖全生命周期的数据资产管理体系科技战略科技金融作为“八大金融”战略之首，以数字化转型释放面向未来的创新动能。“大财富管理的业务模式+数字化的运营模式+开放融合组织模式”的“轻型银行”。金融科技支撑能力持续增强，推进金融科技与业务更好地融合，更好地为客户创造价值。发展策略推进集团全面数字化转型和“数字中银+”金融科技规划执行，提升业务领域数字化服务水平，夯实数字化转型和金融科技基础支撑。以全面数字化促进运营模式升级。围绕线上化、数据化、智能化等，全面推动金融基础设施与能力体系、客户与渠道、业务与产

3、品、管理与决策的数字化重塑。建立了“十中心”的金融科技组织架构和“三位一体”的研发中心体系，实施系统化、数字化、智能化的金融科技发展策略，实现为业务赋能、为客户赋能的目标。数据智能以企业级视角进行顶层设计和统筹规划，大规模、深层次贯通数据要素，为精准营销、产品定制、智能风控、精细管理和科学决策深度赋能。打造一朵“招行云”和两个中台（数据中台及技术中台）的开放基础架构，打破系统竖井与数据孤岛，最大化释放数据价值。强化大数据支撑，精准服务客户，推动普惠金融的商业模式更轻、更快、更高效。持续深化大数据经营，更准确地识别客户需求，为客户提供更高效、更专业的金融服务。领先实践：国有行、股份行、城商行均将

4、数据能力建设作为数字化重点数据体系不完善、应用不充分、数据人才不足是银行数字化的显著痛点线上化和自动化不足很多商业银行仍存在不少手工环节，导致管理效率不高，客户体验不佳1数据治理体系不完善流程割裂，数据竖井、数据孤岛严重，难以支撑业务敏捷迭代和规模化2数据人才储备不足未形成对业务经营数字化、风险管理数字化的专业性赋能3智能化程度低技术和数据的应用程度还不够充分，未能充分支持业务分析4业务和科技的数字鸿沟陷入科技建设堆砌误区，难以满足业务发展和客户需求5自上而下的数据工具赋能和自下而上的数据文化共创打造银行业数据应用最佳状态公司领导人（行级领导）|提升公司治理的数字化能力水平战略布局更真实掌握银

5、行各部门的实际经营情况绩效管理更合理完善激励与人才建设机制政策贯彻更全面地生成各项举措的分析报告部门业务负责人（决策者）|整合业务相关各子系统全方位关联数据溯源分析更针对性地洞悉业务链条的每一个变化策略评估更精细化地展示驾驶舱大盘数据决策优化更便捷地为决策制定提供准确数据信息技术部数据开发人员|完善从总行到分行的一站式数据平台体系打通链路更完整打通数据采集到使用的全链路数字资产更有效将数据沉淀至平台资产提质增效聚焦于更有价值的工作当中助力银行各层级管理者掌握经营管理全局信息，推动各业务条线实现数字化决策释放数据价值，增强经营管理的前瞻性和业务决策准确性零售业务条线数据分析人员|全面推动零售业务

6、服务及经营模式的提质增效统一管理包括购买数据、交易数据、信贷数据等客户服务提供数字化、伴随式、定制化服务生命周期贯穿引流拉新、客户促活、流失挽回等环节普惠金融业务条线业务运营人员|灵活分析普惠金融各业务维度数据与策略的相关性客户分析对客户进行分层分群实现客户洞察跟踪分析全盘追踪放款金额及时预警异常指标绩效分析全面掌握客户经理的达成情况并分析差异风险管理数据分析人员|对信贷资产进行有效管理减少不良损失贷前环节有效甄别客户关联风险，做好前瞻管理贷中环节搭建多层监控体系，实时监控不良风险贷后环节逾期情况可按天级回溯及时预警助力银行各层级管理者掌握经营管理全局信息，推动各业务条线实现数字化决策释放数据